粒子群与遗传算法优化支持向量机的应用

为了提高参数优化精度,研究将粒子群算法与支持向量机相结合,建立基于粒子群算法的支持向量机复杂过程系统稳态模型。在此基础上,为解决粒子群算法容易出现早熟收敛、搜索精度不高、在迭代的后期效率低、容易陷入局部极优点等问题,提出了引入遗传算法的改进粒子群算法。通过利用改进后的粒子群算法对支持向量机参数进行优化,并应用到青霉素发酵这一复杂工业系统。仿真结果表明,改进算法提高了工业产量,实现了对系统结果的优化。     

改进粒子群与支持向量机混合的特征变换

研究了数据挖掘中通过特征变换的数据预处理来提高支持向量机(SVM)分类精度的方法,提出了改进粒子群优化(PSO)和SVM混合的方法. 用推广t统计、Fisher判别式和随机森林的线性加权度量来排序特征,得到预选特征子集,再用启发式信息加速改进PSO搜索特征的线性变换因子,并用二进制PSO对特征变换子集进行特征选择,在后处理中通过格子搜索获取了高精度SVM分类器. 在NIPS 2003的madelon及10个UCI数据集上的实验表明,与有C-SVM分类精度相比,新方法在4个数据集上的精度更高.     

基于混沌粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断

为了提高电力变压器故障诊断的准确性,也要克服人工神经网络(ANN)中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,提出一种混沌的粒子群优化支持向量机的变压器诊断方法,该方法不仅具有很强的全局搜索能力,而且适用于支持向量机(SVM)参数优化,提高算法的鲁棒性.首先利用混沌的粒子群算法优化支持向量机的参数,把气体的特征参数代入优化的支持向量机分类模型中进行诊断,能够准确地分类变压器故障,从而达到故障诊断的目的.实验结果与常规方法比较,该方法能简单有效,诊断速度快,诊断正确率高.     

支持向量机改进序列最小优化学习算法

为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能,提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法,对传统SMO学习方法进行了多方面改进,从优化变量的选择和2个变量的优化方法分别提出具体可行的改进方法．改进后的SMO学习算法提高了学习速度,加快了网络收敛速度．基于改进SMO算法的仿真结果验证了改进SMO算法的有效性和优越性,并通过仿真,与原始算法进行了比较,显示了改进SMO算法的快速性．     

支持向量机回归算法及其应用

支持向量机是建立在统计学习理论基础上的通用学习方法,它可较好地解决以往很多学习方法的小样本、非线性、过学习、高维数、局部极小点等实际问题。笔者利用支持向量回归理论和方法,建立支持向量机的预测模型,并利用winSVM和MATLAB软件进行了实例预测,与二次回归预测值相比较,支持向量机预测模型具有更好的预测精度,且有很强的推广能力。     

基于支持向量机和粒子群算法的生物质气化过程建模与优化

生物质气化过程的最终目标就是尽可能得到更多的高品质可燃气体。目前国内外缺乏对生物质气化过程参数优化问题的研究,在实际气化过程中燃气品质难以保证从而对燃用气设备产生了不利的影响,降低了燃气的利用价值。为此建立了一种能适应生物质(竹子)气化过程的支持向量机模型用于预测生物质气化气组分、气体热值及气体产率等气化指标。在此模型基础上,采用MOPSO算法寻找最优控制参数当量比ER和气化温度T,使得气体热值和气体产率两个目标折中并在一定程度上都趋近于最大化。通过生物质料竹子为例的计算验证,得到了满意的结果,即在保证气化指标的同时可得到一组最优的控制参数。     

基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别

为了有效地进行结构的损伤识别,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别方法。首先利用支持向量机为损伤裂缝指标、损伤位置与各阶频率和一阶振型建立函数关系,然后将利用该函数关系得到的频率和振型与实测频率和振型间的差异作为优化目标,进而实现结构的损伤识别。为提高损伤识别的精度,将优化目标转化为多目标优化问题,并利用所提出的灰色粒子群算法进行求解。实验结果表明,该方法在结构损伤识别中具有较好的效果。     

基于粒子群算法的支持向量机训练和实现方法

在支持向量机的实现过程中,如果用于训练的样本数很大,则标准的二次型优化技术就很难应用。针对在大规模训练中算法收敛速度慢、复杂程度高等问题,提出用粒子群算法求解其中的二次规划问题的思想。试验结果表明,用粒子群算法来训练样本集具有容易实现、节省计算成本和提高收敛速度等优点。该方法已经应用在模式识别、数据挖掘、系统辨识与控制等领域。     

混沌粒子群算法优化最小二乘支持向量机的混凝土强度预测

为了获得更理想的混凝土强度预测结果,提出一种混沌粒子群算法优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的混凝土强度预测模型。首先采集混凝土强度数据,并进行归一化处理。然后采用LSSVM对混凝土强度与影响因子之间的变化关系进行建模,并采用混沌粒子群算法搜索最优LSSVM参数。最后采用具体混凝土强度预测实例对其性能进行分析。结果表明,本文模型可以准确描述混凝土强度与影响因子间的变化关系,提高了混凝土强度预测精度,具有一定的实际应用价值。     

一种改进的粒子群优化算法及其应用

介绍了粒子群优化算法及其原理,针对其后期容易陷入局部极值的缺陷,提出了一种改进粒子群算法.改进算法采用全局最优粒子变异策略和部分粒子群部分维初始化策略.通过将其应用于(N M)容错系统模型的实例,对改进算法的性能进行了分析,结果表明,改进算法的搜索效率和精度均优于一般的粒子群算法,同时具有较好的收敛稳定性.     

基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别

为了有效地进行结构的损伤识别,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的结构损伤识别方法。首先利用支持向量机为损伤裂缝指标、损伤位置与各阶频率和一阶振型建立函数关系,然后将利用该函数关系得到的频率和振型与实测频率和振型间的差异作为优化目标,进而实现结构的损伤识别。为提高损伤识别的精度,将优化目标转化为多目标优化问题,并利用所提出的灰色粒子群算法进行求解。实验结果表明,该方法在结构损伤识别中具有较好的效果。     

基于粒子群优化的溶解氧质量浓度支持向量回归机

针对污水处理中溶解氧质量浓度无法在线精确测量的问题,提出基于粒子群算法优化支持向量回归机(PSO-SVR)的溶解氧质量浓度软测量模型.为了提高溶解氧的预测精度和效率,采用粒子群算法对支持向量回归机的模型参数进行优化,并以自动获取的最佳参数组合构建溶解氧与其影响因子间的非线性软测量模型,利用该软测量模型对国际基准仿真模型BSM1的溶解氧质量浓度进行预测.仿真结果表明:该模型能得到较好的预测效果,与SVR、RBF神经网络相比,PSO-SVR模型不仅计算复杂度低,而且收敛速度快,预测精度高,泛化能力强.     

改进的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种基于群体的自适应搜索优化算法,存在后期收敛慢、搜索精度低、容易陷入局部极小等缺点,为此提出了一种改进的粒子群优化算法,从初始解和搜索精度两个方面进行了改进,提高了算法的计算精度,改善了算法收敛性,很大程度上避免了算法陷入局部极小.对经典函数测试计算,验证了算法的有效性.     

支持向量机在线训练算法及其应用

针对支持向量机在线训练算法训练速度较慢和无法处理边缘支持向量集合为空的缺点,以KKT条件和拉格朗日乘数法为基础,用严格的数学推导得到一种改进的训练算法.通过建立一个矩阵缓存来保存与核函数相关的数据,给出在算法中有效操作该矩阵缓存的方法以加快训练速度;边缘支持向量集合为空时,修改模型的偏值项使样本进入该集合,训练算法得以继续运行;并讨论了该算法在在线系统辨识中的应用.仿真实验和分析结果表明: 对于非线性时变系统,改进算法的建模精度较高,训练速度较原算法有了很大的提高.     

基于粒子群优化与支持向量机的驾驶员疲劳等级判别

为客观、准确地判别驾驶员的疲劳程度,采用多项驾驶员生理指标、基于粒子群与支持向量机（ SVM）算法建立驾驶疲劳等级判别模型,首先将驾驶员疲劳状态分为清醒、轻度疲劳、重度疲劳和睡意4个等级,然后将驾驶员的心电RR间期标准差、心率均值、呼吸潮气量、脑电的α波、β波和δ波功率谱密度积分等作为SVM的输入变量,驾驶疲劳等级作为输出变量,引入粒子群算法优化SVM的惩罚系数和核函数参数对判别模型进行标定,采用吉珲高速公路上的实车实验数据对模型有效性进行验证。结果表明：本模型对4项疲劳等级的判别准确率均高于85％,对于驾驶员疲劳预警具有重要意义。通过对模型各个输入变量的敏感性分析,证明基于多项生理指标的疲劳判别较基于单生理指标的疲劳判别更加有效。     

一种改进的支持向量机序列最小优化算法

提出一种改进的序列最小优化算法,它在选取工作集时选取优化步长最大的违反KKT条件的样本和其配对样本,并且对求解过程进行简化,从而使训练过程速度更快。实验表明,该算法是有效、可行的。     

桁架优化的改进粒子群算法

为了解决带有应力约束和位移约束的桁架的尺寸优化问题,将一种新型智能优化算法--基于“综合学习策略”的粒子群算法（comprehensive learning parcle swarmoptimization,CLP-SO）应用于桁架结构的优化问题中．首先介绍了CLPSO算法的基本原理,给出了基于CLPSO算法的桁架结构优化设计的数学模型,并对经典桁架结构进行优化,将所得结果与其他优化算法结果进行了比较．分析结果表明了该方法进行结构优化设计的有效性．     

改进的协同粒子群优化算法

针对协同粒子群优化算法存在停滞,不能保证收敛到局部或全局最优值的问题,提出一种改进的协同粒子群优化算法(CCPSO-Hk),该算法将混沌理论引入协同粒子群算法(Chaos PSO)中,利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等改善了协同粒子群算法(Cooperate Particle Swarm Optimization)的性能.通过仿真验证算法的有效性.     

基于支持向量机粒子滤波的目标跟踪算法

针对传统粒子滤波目标跟踪算法存在的粒子退化问题,提出了一种新的基于支持向量机的粒子滤波目标跟踪算法。该算法利用滤波过程中的预测粒子集及其权值,使用支持向量机估计出系统状态的后验概率密度,再根据该概率密度重采样更新粒子集,以提高粒子的多样性,从而克服粒子的退化现象。仿真结果表明,该算法能显著增加有效粒子的数量,其目标跟踪精度优于马尔可夫链蒙特卡罗移动方法以及正则粒子滤波算法。